Fen Okuryazarlığını Etkileyen Faktörlerin Tek ve Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modeli ile İncelenmesi: PISA 2015 Örneği

IF 0.4 Q4 EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH
Eda AKDOĞDU YILDIZ, M. Demir, Selahattin Gelbal
{"title":"Fen Okuryazarlığını Etkileyen Faktörlerin Tek ve Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modeli ile İncelenmesi: PISA 2015 Örneği","authors":"Eda AKDOĞDU YILDIZ, M. Demir, Selahattin Gelbal","doi":"10.14812/cuefd.933101","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Hiyerarşik veriler üzerinde tek düzeyli analizlerin kullanımı ile tek ve çok düzeyli yapısal eşitlik modelinin uygulanmasında karşılaşılan sorunlara ilişkin literatürde ampirik bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de PISA 2015 uygulamasına katılmış bireylerin fen başarısını yordadığı düşünülen fen öğrenmekten zevk alma, fen öğreniminde araçsal güdülenme, fen öz yeterliği, eğitim sürecindeki engeller, öğrenme engeli değişkenlerinin etkisi tek düzeyli ve çok düzeyli yapısal eşitlik ile modellenmiştir. Yordayıcı değişkenlerin etkileri, verilerin toplanması ve ayrıştırılması ile oluşturulan iki tek düzeyli model ile kestirilmiş ve model uyumu ile standartlaştırılmış parametreler açısından iki düzeyli model ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak grup düzeyi göz ardı edilen modelde regresyon katsayılarına ait standart hataların azalmasından, birey düzeyi göz ardı edilen modelde ise grup içi varyans analize dâhil edilmediğinden ve veri kaybı yaşanmasından dolayı yanlı sonuçlar elde edilmiş ve istatiksel testin gücünü azaltmıştır. Bu sonuçların, gelecekte hiyerarşik verilerde yapılacak çalışmalarda kullanılacak analizler için araştırmacılara fikir sunması beklenmektedir. ","PeriodicalId":41750,"journal":{"name":"Cukurova University Faculty of Education Journal","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.4000,"publicationDate":"2022-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Cukurova University Faculty of Education Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14812/cuefd.933101","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Hiyerarşik veriler üzerinde tek düzeyli analizlerin kullanımı ile tek ve çok düzeyli yapısal eşitlik modelinin uygulanmasında karşılaşılan sorunlara ilişkin literatürde ampirik bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de PISA 2015 uygulamasına katılmış bireylerin fen başarısını yordadığı düşünülen fen öğrenmekten zevk alma, fen öğreniminde araçsal güdülenme, fen öz yeterliği, eğitim sürecindeki engeller, öğrenme engeli değişkenlerinin etkisi tek düzeyli ve çok düzeyli yapısal eşitlik ile modellenmiştir. Yordayıcı değişkenlerin etkileri, verilerin toplanması ve ayrıştırılması ile oluşturulan iki tek düzeyli model ile kestirilmiş ve model uyumu ile standartlaştırılmış parametreler açısından iki düzeyli model ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak grup düzeyi göz ardı edilen modelde regresyon katsayılarına ait standart hataların azalmasından, birey düzeyi göz ardı edilen modelde ise grup içi varyans analize dâhil edilmediğinden ve veri kaybı yaşanmasından dolayı yanlı sonuçlar elde edilmiş ve istatiksel testin gücünü azaltmıştır. Bu sonuçların, gelecekte hiyerarşik verilerde yapılacak çalışmalarda kullanılacak analizler için araştırmacılara fikir sunması beklenmektedir. 
扫描一个或多个级别结构的公司模型工厂表现不佳:PISA 2015示例
关于层次数据,文献中没有关于使用单层次分析以及应用单结构和多结构方程模型的双重证据。在这项研究中,土耳其对不良学习的影响进行了建模,不良学习、不良嘲笑、不良学习、学习障碍、学习障碍和学习障碍的影响是一个层次和很多结构上的平等。基于标准化参数和模型匹配,将用户变化的影响与两级模型进行比较,并结合数据收集和分离。因此,组水平的建模降低了回归倍数的标准误差,而一个水平的建模受到监控,没有研究组的存在性分析,数据的丢失导致了错误的结果,并降低了统计检验的强度。这些结果有望为研究人员提供一个在未来分层数据中使用的分析思路。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
Cukurova University Faculty of Education Journal
Cukurova University Faculty of Education Journal EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH-
自引率
0.00%
发文量
25
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信